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618数据洪峰来了 一键下单背后都有哪些技术支撑?

618大促来临,在零点的时候,你打开购物车、点点点、清空,整个过程一气呵成。但背后,成千上万的数据在马不停蹄、加速流转,以保障消费体验流畅有序。 腾讯云和数据库服务是背后默默守护的“无名英雄”。电商订单、支付、物流等核心链路,都是以数据库为基础。一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽,整个618大促将会变成一个大型“灾难现场”。 一场电商大促,涉及到的数据量有多大? 以一个消费者的购买过程为例,一次下单行为,对于后端数据库就有多次读写调用;如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题,更是对数据库内核优化能力

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OPPO 大数据诊断平台“罗盘”正式开源

OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件,数据量超 1EB,离线任务数近百万,实时任务数千,数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题,一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”,不管是性能问题,还是参数配置问题,甚至是一些常见的权限报错问题,都需要咨询平台给出具体的解决方案;另一方面是平台面对各类繁杂任务,运维人员经常需要对任务故障定位和排除,由于任务链路长,组件日志多,运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断,不仅要能够帮助用户快速定位异常问题,还需给出具体的建议和优化方案,同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务,从而达到降本增效的目的。据调研,目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台,通过诊断平台周优化任务实例数超2 万,取得了良好的效果。

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构建前后端一体化可观测场景,原来只需5步!

背景 当用户 APP 或小程序购买商品,遇到突然闪退,请求超时或者下单失败,前端页面响应慢等终端问题,可能会直接导致用户流失。 这种看似简单的终端问题,既可能是前端程序问题导致,也可能是因为中间件或数据库故障或者后端服务的错误。有时候在前端排查出异常,也很难直接定位到后端哪个应用或服务导致的,无法明确给出确定性的根因。 前后端一般通过请求进行交互,当服务出现异常时,开发人员需要回溯当时所有操作,进行异常分析与定位。单点监控导致前后端数据无法串联,无法完整回溯所有行为,且定位问题成本较高。 用户终端发起请求

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